Bidirectional prediction between weight status and executive function in children and adolescents: A systematic review and meta‐analysis of longitudinal studies
Notice bibliographique
Résumé
Summary This study examined the predictability of child weight status on executive function (EF) and vice versa. We searched PubMed, CINAHL, Web of Science, and EMBASE for longitudinal studies conducted in children and adolescents on October 31, 2021. A pairwise meta‐analysis was performed using a frequentist random‐effects approach. The quality of all included studies was evaluated using Newcastle–Ottawa Scale and GRADE assessments. This study included 18 longitudinal studies ( N = 30,101). Overall executive functioning was a significant negative predictor of child weight status (pooled beta coefficient = −0.14; 95% confidence interval [CI] [−0.22 to −0.07]; I 2 = 97%). The pooled odds ratio also revealed that high EF children had a significant lower risk for developing overweight/obesity (odds ratio [OR] = 0.72; 95% CI [0.59 to 0.87]; I 2 = 72%). Conversely, child weight status was a significant negative predictor of overall executive functioning (pooled beta coefficient = −0.06; 95% CI [−0.12 to −0.01]; I 2 = 81%). These results suggest a bidirectional prediction between child weight status and EF. These predictabilities are low but potentially beneficial for implementation in childcare systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».